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采购改革的关键 - NDU 的数字共享空间
专业人员是测试采购改革的关键利益相关者，他们还必须接受实践培训并接触对空军未来至关重要的新兴技术。例如，联合人工智能中心等仍是新成立的国防部组织正在获得更多的采购自由，以探索国防部应如何获取人工智能 (AI)。10 但是，采购专业人员需要更多帮助来驾驭这些日益重要但动荡的水域。例如，在采购人工智能时，一些采购专业人员寻求人工智能初创公司完全拥有知识产权的情况并不少见，他们没有意识到这些公司完全依赖他们的知识产权作为他们的命脉和未来收入增长的来源。对于人工智能和其他两用技术（军事/商业），需要采取更细致入微的知识产权方法来吸引初创公司。如果没有让采购专业人员更好地了解塑造这些技术的初创环境，这种方法是不可能的。
2024 年 11 月 26 日 亲爱的 Finlay， 发布通知 - 征集苏格兰近海渔业管理改进 (IFMI) 计划的证据
通过现有的渔业管理机制来解释苏格兰多样化近海水域的细微差别是一项挑战。因此，在此过程中，很明显，有必要改革苏格兰近海渔业的管理方式，以便以共同管理和透明度为核心进行细致入微的管理。虽然最初是出于对螃蟹和龙虾种群的担忧，但这项工作将涵盖苏格兰的所有近海渔业，以支持全面改善管理。举行征集证据而不是协商将为我们提供所需的信息，以制定一个为所有人实现最佳结果的框架，尽可能避免任何意想不到的后果。这将帮助我们第一次就正确完成这项复杂的改革，并在征集证据期间和之后进一步让利益相关者参与，以完善提案并考虑实施和监测。我们将在 2025 年底将最终提案提交公众咨询，以征集意见，并打算在 2026 年底开始实施。我希望您发现这些信息有用。
家族企业对美国经济的贡献
1996 年和 2003 年，一项开创性的研究对家族企业对美国经济和社会的影响进行了探讨，该研究帮助制定了政策，包括《与美国契约》的内容、遗产税法的变化以及将家族企业理念纳入政府政策和立法的许多方面。本报告由一个国际知名学术研究人员团队领导，其中包括一名原始研究成员，对家族企业的经济影响进行了更新和进一步评估。根据家族对企业的影响程度，将家族企业定义为从狭义、中等到广义的一系列概念，研究结果提供了对其对就业和经济活动的贡献的细致入微的见解。无论使用何种定义，家族企业都是美国经济的重要支柱，对经济和社会繁荣至关重要。这些见解为决策者、监管者和立法者提供了数据、科学论据和理由，以便在这个变革和经济和社会进步的非凡时期制定政策并采取措施。
工作论文 · 第 2021-78 号 我们应该在多大程度上相信独裁者的 GDP 增长估计？
我通过将自报的 GDP 数据与外太空卫星记录的夜间灯光 (NTL) 进行比较，研究了专制政权夸大 GDP 增长的情况。我指出，在更专制的政权中，GDP 的 NTL 弹性系统性地更大。弹性的这种专制梯度对于数据来源、计量经济学规范或样本构成的多种变化具有稳健性，并且不能通过大量国家特征的潜在差异来解释。当夸大经济增长的动机更强或对这种夸大的限制较弱时，梯度会更大。结果表明，专制政权每年夸大 GDP 增长高达 35%。根据专制政权中发生的操纵调整 GDP 数据会导致对近几十年来非民主国家经济成功的更细致入微的看法，并影响我们对外国援助流入变化对人均收入的影响的理解。
清理：人造空间垃圾特别报告
由于“天体力学和人类对太空的使用”14 在每个轨道带上都不同，航天员在识别威胁、管理风险和思考解决方案时必须采取细致入微的方法。15 例如，他们必须在较低的轨道带紧急采取行动，即使这样做会更加困难。在较低的轨道带，资产在地球上移动得更快，机动更频繁，而且离其他物体更近。除了增加较低轨道带的不确定性、风险和后果之外，16 这还可能阻碍和复杂化人类更普遍地进入太空，因为较低的轨道带本质上是发射定位资产的集结区，也是人类对外太空进行地球观测的屏幕（现在被碎片和卫星光污染扭曲）。其他轨道带，或者说轨道或其中的太空通道，也挤满了活跃的资产，也可能堆满碎片。17
重新审视可解释人工智能（XAI）中的性能与可解释性权衡
摘要 — 在需求工程 (RE) 领域，可解释人工智能 (XAI) 在使 AI 支持的系统与用户需求、社会期望和监管标准保持一致方面的重要性日益得到认可。总体而言，可解释性已成为影响系统质量的重要非功能性需求。然而，可解释性和性能之间的权衡挑战了可解释性的假定积极影响。如果满足可解释性的要求会导致系统性能下降，那么必须仔细考虑哪些质量方面优先以及如何在它们之间妥协。在本文中，我们批判性地研究了所谓的权衡。我们认为，最好以一种细致入微的方式来解决这个问题，将资源可用性、领域特征和风险考虑结合起来。通过为未来的研究和最佳实践奠定基础，这项工作旨在推动 AI 的 RE 领域的发展。索引词 — 人工智能、AI、可解释性、可解释人工智能、性能、非功能性需求、NFR、XAI、权衡分析、准确性
人工智能公平性报告的法律框架
Yap Jia Qing* 和 Ernest Lim** 摘要。需要清楚了解人工智能 (AI) 的使用风险及其应对方法，这需要适当且充分的企业披露。我们提出了一个人工智能公平性报告的法律框架，公司可以并且应该在遵守或解释的基础上遵守该框架。我们分析了人工智能模型不同方面产生的不公平根源以及机器学习系统性能的差异。我们评估了机器学习文献如何通过使用不同的公平性指标来解决不公平问题。然后，我们提出了一个细致入微且可行的人工智能公平性报告框架，包括：(a) 披露所有机器学习模型的使用情况；(b) 披露所使用的公平性指标及其随后的权衡；(c) 披露所使用的去偏见方法；(d) 发布数据集供公众检查或第三方审计。然后，我们将该报告框架应用于两个案例研究。关键词：人工智能、机器学习、公平、歧视、披露、报告、公司、法律和技术、股东、利益相关者、GDPR。
中国在新兴技术数字标准中的作用
中国企业和政府参与国际技术标准化进程的日益活跃，引起了西方观察家越来越多的关注，有时也引起了他们的担忧。标准已成为新出现的全球数字技术对抗中的一个重要问题，这在很大程度上是由中国在该领域所宣称的抱负所推动的。然而，数字技术标准领域非常复杂：标准由许多组织制定，涉及多个企业参与者和政府参与者。因此，评估中国的实际影响力需要更细致入微的了解。本报告对该领域进行了初步调查。首先，它回顾了国际标准制定格局的组织架构，并确定了中国寻求产生更大影响力的方式。其次，本文讨论了 5G 标准制定的进程、中国企业的参与以及中国备受关注的“新 IP”计划。最后，本文指出了中国参与度提高可能引发的安全问题，并提出了应对建议。
可再生能源教育的学习场景
整合学校的建筑环境是开展基于地点的能源教育的一种途径，将抽象概念与物理环境联系起来。本研究考察了配备太阳能电池板的户外教室（学习景观）与为期六周的可再生能源单元如何以及是否能够帮助学生发展能源系统的概念知识。同一学区内两所学校的四年级教室（一所拥有学习景观，一所没有）实施了该单元。在单元之前、期间和之后的四个时间点，通过基于模型的推理来衡量学生的学习成果（n=97）。对学生（n=12）进行了有关他们模型的采访。两所学校的学生都确定了主要的系统组件和序列。然而，学习景观的学生表现出对太阳能系统更细致入微的理解，并明确指出学习景观是能源教育的“教学工具”。研究结果表明，校园内可持续发展特征的存在可以提高学生的学习成果。
澳大利亚的国防战略
本文在不断变化的地区动态和全球战略竞争的背景下，考察了澳大利亚 2024 年国防战略 (NDS)。NDS 强调通过拒止进行威慑，优先考虑旨在阻止侵略和维护澳大利亚利益的能力，特别是在其北方路线上。该战略强调将军事力量与更广泛的国家复原力和国际伙伴关系相结合的重要性，包括通过四方安全对话和澳大利亚联合安全对话等举措。本文批判性地分析了 NDS，探讨了其对地区稳定、国防现代化挑战、劳动力限制以及更清晰的战略沟通需求的影响。它主张采取一种细致入微的威慑方法，考虑军事手段以外的多种方法，解决地区看法，并适应不可预测的地缘政治变化。在澳大利亚应对这些复杂问题时，本文呼吁持续评估、制定适应性战略以及与地区行为者的密切合作，以有效维护印度-太平洋地区的安全。